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초보자와 예비 분석가를 위한 데이터 사이언스 기술 마스터하기
소개 데이터 사이언스에서 성공하려면 초보자는 필수적인 기술 및 분석 능력 개발에 집중해야 합니다. 이 분야는 statistics, programming...
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머신러닝 어드벤트 캘린더 16일차: Excel에서 Kernel Trick
Kernel SVM은 종종 커널, 이중 공식화, 서포트 벡터와 함께 추상적으로 느껴집니다. 이 기사에서는 다른 경로를 택합니다. Kernel Density E...
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머신러닝 8년 후 배운 교훈
딥 워크, 과도한 동일시, 스포츠, 그리고 블로깅 ‘Lessons Learned After 8 Years of Machine Learning’ 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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데이터 사이언스 스킬 향상 26일 차
데이터 사이언스 스킬 향상 26일 차 커버 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A...
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시니어 데이터 사이언티스트가 되기 위한 6가지 기술
코드 작성 그 이상으로, 이것들은 design-level decisions, trade-offs, 그리고 habits로, senior data scientists를 다른 사람들과 조용히 구분 짓는 요소들이다. The post 6 Te...
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GeoPandas와 DuckDB를 활용한 지리공간 탐색적 데이터 분석
이 기사에서는 두 가지 인기 있는 Python 라이브러리를 사용하여 영국 내 교통 사고 데이터에 대한 지리공간 분석을 수행하는 방법을 보여드리겠습니다. 나는 rel...
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기술 작업과 비즈니스 임팩트를 연결하는 스킬
Author Spotlight 시리즈에서 TDS Editors는 우리 커뮤니티 구성원들과 데이터 과학 및 AI 분야의 경력 경로, 글쓰기, 그리고 그들의 출처에 대해 대화합니다.
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머신러닝 ‘Advent Calendar’ 12일차: Excel에서 Logistic Regression
이 기사에서는 Excel에서 로지스틱 회귀를 단계별로 직접 재구성합니다. 게시물 “Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 12: Logistic Regression in Excel”을 참고하세요.
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2일 차: Data Engineering vs Data Science vs Data Analytics
왜 이러한 역할을 비교할까요? 현대 데이터 팀에서는 Data Engineering, Data Science, Data Analytics가 세 가지 핵심 기둥이지만, 많은 사람들이 이를 혼동합니다. - Knowin...
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데이터 과학자가 알아야 할 7가지 Pandas 성능 트릭
너무 많은 느린 노트북과 멈춘 세션을 겪은 후 내가 배운 Pandas를 더 빠르게 만드는 방법 포스트: 모든 데이터 과학자가 알아야 할 7가지 Pandas 성능 트릭
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머신러닝 “Advent Calendar” Day 10: Excel에서 DBSCAN
DBSCAN은 매우 간단한 아이디어, 즉 각 점에 가까이 사는 이웃이 얼마나 있는지를 세는 것으로 우리가 얼마나 나아갈 수 있는지를 보여줍니다. 포스트 “The Machine Learning ‘Advent Calendar’ Day 1”.
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이 프로젝트 없이는 ML 포트폴리오를 만들지 마세요
채용 담당자들이 machine learning 포트폴리오에서 찾는 것 ‘Don’t Build an ML Portfolio Without These Projects’라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 실렸습니다.